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Enregistrement W2064387090 · doi:10.1002/hep.21178

Development of a simple noninvasive index to predict significant fibrosis in patients with HIV/HCV coinfection†‡

2006· article· en· W2064387090 sur OpenAlexaff
Richard K. Sterling, Eduardo Lissen, Nathan Clumeck, Ricard Solà, Mendes Cassia Correa, Julio Montaner, Mark Sulkowski, Francesca J. Torriani, Doug Dieterich, David L. Thomas, Diethelm Messinger, Mark Nelson

Notice bibliographique

RevueHepatology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésMedicineCoinfectionLiver biopsyInternal medicineGastroenterologyBiopsyLiver diseaseStage (stratigraphy)Hepatitis CFibrosisHepatitis C virusPredictive value of testsLogistic regressionGold standard (test)CutoffHuman immunodeficiency virus (HIV)ImmunologyVirusBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liver biopsy remains the gold standard in the assessment of severity of liver disease. Noninvasive tests have gained popularity to predict histology in view of the associated risks of biopsy. However, many models include tests not readily available, and there are limited data from patients with HIV/hepatitis C virus (HCV) coinfection. We aimed to develop a model using routine tests to predict liver fibrosis in patients with HIV/HCV coinfection. A retrospective analysis of liver histology was performed in 832 patients. Liver fibrosis was assessed via Ishak score; patients were categorized as 0-1, 2-3, or 4-6 and were randomly assigned to training (n = 555) or validation (n = 277) sets. Multivariate logistic regression analysis revealed that platelet count (PLT), age, AST, and INR were significantly associated with fibrosis. Additional analysis revealed PLT, age, AST, and ALT as an alternative model. Based on this, a simple index (FIB-4) was developed: age ([yr] x AST [U/L]) / ((PLT [10(9)/L]) x (ALT [U/L])(1/2)). The AUROC of the index was 0.765 for differentiation between Ishak stage 0-3 and 4-6. At a cutoff of <1.45 in the validation set, the negative predictive value to exclude advanced fibrosis (stage 4-6) was 90% with a sensitivity of 70%. A cutoff of >3.25 had a positive predictive value of 65% and a specificity of 97%. Using these cutoffs, 87% of the 198 patients with FIB-4 values outside 1.45-3.25 would be correctly classified, and liver biopsy could be avoided in 71% of the validation group. In conclusion, noninvasive tests can accurately predict hepatic fibrosis and may reduce the need for liver biopsy in the majority of HIV/HCV-coinfected patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4 840
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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